【摘 要】
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针对目前人工监测机动车黑烟行为费时费力的问题,文章提出一种双流卷积神经网络的机动车黑烟检测方法.该方法首先使用Vibe背景模型提取运动前景目标,然后对前景图像使用霍夫直线检测,获取候选黑烟区域,减少了路面环境和机动车车身对黑烟检测的影响.双流卷积神经网络分为空间流卷积神经网络和时间流卷积神经网络,空间流提取黑烟图像的空间域特征,时间流通过光流图片获取黑烟图像的动态信息,将2个网络的输出结果融合得到最后分类结果.实验结果表明,该文提出的黑烟检测模型的识别率高达93.7％,为行驶中的机动车黑烟监控提供了一种有
【机 构】
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合肥工业大学 电子科学与应用物理学院,安徽 合肥 230601
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针对目前人工监测机动车黑烟行为费时费力的问题,文章提出一种双流卷积神经网络的机动车黑烟检测方法.该方法首先使用Vibe背景模型提取运动前景目标,然后对前景图像使用霍夫直线检测,获取候选黑烟区域,减少了路面环境和机动车车身对黑烟检测的影响.双流卷积神经网络分为空间流卷积神经网络和时间流卷积神经网络,空间流提取黑烟图像的空间域特征,时间流通过光流图片获取黑烟图像的动态信息,将2个网络的输出结果融合得到最后分类结果.实验结果表明,该文提出的黑烟检测模型的识别率高达93.7％,为行驶中的机动车黑烟监控提供了一种有效方案.
其他文献
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量子元胞自动机(quantum-dot cellular automata,QCA)是一种典型的纳米器件,有望成为VLSI设计中CMOS晶体管的替代者.文章基于QCA的内禀属性,以QCA交叉耦合结构为理论依据,设计一种真随机数发生器(true random number generator,TRNG),从基础单元的设计和仿真到最终实现位拓展的功能,全程都基于QCA-Designer软件平台加以实现.与之前类似的研究成果相比,该文所设计的电路结构大大降低了延迟、功耗和元胞面积,具有一定的优势.最终收集的仿真
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)“早熟收敛”的缺陷,文章提出一种改进的鲸鱼优化算法(modified whale optimization algorithm,MWOA).该算法在WOA的基础上嵌入自适应权重来协调算法的全局搜索与局部开发,同时引入反向学习策略和相关性指标优化全局极值,指引种群向更有希望的区域运动,提高算法的开发效率;利用4个基准测试函数对MWOA性能进行测试,结果表明算法性能得到了有效提升;基于有限元仿真分析,运用MWOA算法优化汽车正
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